Основные выводы

В этом руководстве мы создадим одного ИИ-агента, который отправляет электронные письма, текстовые сообщения и совершает звонки клиенту в рамках одного диалога, сохраняя историю всех сообщений по всем трем каналам.

Агент выбирает канал для каждого сообщения: электронная почта для фиксации данных, SMS для скорости, голосовой вызов, если вопрос сложный или срочный.
Один API-ключ обеспечивает работу «мозга» агента и всех трех каналов, без необходимости в сторонних провайдерах и дополнительных счетах.
Демо-режим позволяет запустить весь процесс без учетных данных, чтобы вы могли увидеть, как агент планирует взаимодействие, прежде чем написать хотя бы одну строку конфигурации.

Отмена рейса в 6 утра вызывает суматоху. Путешественнику нужны варианты перебронирования, письменное подтверждение и быстрые ответы во время поездки. В рамках одного диалога может потребоваться подробное электронное письмо, короткое текстовое сообщение и телефонный звонок — и все это в течение часа.

Клиенты уже живут в разных каналах связи. Согласно недавнему отчету о тенденциях CX, 74% потребителей ожидают, что служба поддержки будет доступна круглосуточно, а 76% говорят, что выберут компанию, которая позволяет вести всю переписку в одной ветке, а не начинать общение заново в каждом канале.

Большинство команд решают эту задачу, привязывая три отдельных бота к трем каналам. Автоответчик электронной почты ничего не знает о ветке SMS. Ветка SMS ничего не знает о звонке. Клиент чувствует этот разрыв и вынужден повторять свою историю каждый раз.

В этом руководстве мы используем другой подход: один ИИ-агент, который отправляет электронные письма, SMS и совершает звонки с общей памятью по всем трем каналам, реализованный примерно на 700 строках кода на Python с использованием одного API-ключа Telnyx.

Что такое омниканальный ИИ-агент?

Омниканальный ИИ-агент — это единая система ИИ, которая взаимодействует с клиентом через электронную почту, SMS и голосовую связь, сохраняя общую историю диалога по всем каналам. Он решает, какой канал подходит для каждого сообщения, пишет контент и ссылается на то, что уже было сказано в других местах.

Омниканальность — ключевое слово. Мультиканальность означает, что вы предлагаете много каналов. Омниканальность означает, что контекст клиента следует за ним между этими каналами. Разница проявляется в поведении агента:

Forrester подтверждает это в своем исследовании омниканального обслуживания клиентов: клиенты используют все доступные им каналы, и брендам нужен единый связный подход, а не разрозненные каналы.

Что вы создадите

Приложение представляет собой небольшую службу на Python, созданную с помощью веб-фреймворка Flask, которая запускает ИИ-агента службы поддержки для вымышленной демо-компании TelnyxDemo Corp. Вы передаете ему сценарий клиента на обычном языке, и он сам планирует взаимодействие:

Электронная почта для официальных подтверждений, подробных объяснений и всего, что требует письменной фиксации
SMS для быстрых обновлений статуса, подтверждений и срочных оповещений
Голосовой вызов для решения сложных вопросов, срочного эскалирования или личного общения

Сценарий по умолчанию — спор по счету: клиент оспаривает списание в размере 147,50 $, и агент отправляет подтверждение по электронной почте, подтверждение сроков по SMS и звонит только в том случае, если для решения требуется личный контакт.

Эти три инструмента подходят для любого бизнеса. Примените их к своим сценариям:

Приложение для путешествий

Варианты перебронирования по электронной почте после отмены рейса, оповещения в день вылета по SMS, звонок, когда изменение требует немедленного решения.

Приложение для ресторана

Подтверждение бронирования по электронной почте, обновления в листе ожидания по SMS, звонок, когда освобождается столик в последний момент.

Запись на прием

Инструкции по подготовке по электронной почте за неделю, напоминание за день по SMS, звонок утром в день приема, если клиент не подтвердил визит.

Панель управления в браузере показывает ленту активности агента и временную шкалу каналов в режиме реального времени, а полный исходный код открыт.

Что вам нужно от портала Telnyx

Пять вещей, и, скорее всего, у вас уже есть аккаунт, если вы работаете с Telnyx:

Общий домен для отправки доступен для тестирования, поэтому вы можете отправлять электронные письма до того, как подтвердите свой собственный домен.

Три компонента обеспечивают работу:

Мозг: Telnyx Inference, API, совместимый с OpenAI, для моделей с открытым исходным кодом. Модель по умолчанию — Llama 3.3 70B Instruct, и вы можете заменить ее на любую модель, размещенную на Telnyx, с помощью одной переменной окружения.
Каналы: Email API, SMS API и Voice API, авторизованные тем же API-ключом, который обеспечивает работу вывода (inference).
Память: SQLite, простая локальная база данных, хранит каждое сообщение для каждого клиента с указанием канала, роли и метки времени. Каждый промпт, который получает агент, включает полную историю.

Как агент решает, какой канал использовать

Три вещи определяют каждое взаимодействие, которое планирует агент: инструменты, которые он может вызвать, рекомендации по каналам в системном промпте и история диалога, которую он учитывает при принятии каждого решения.

Вызов инструментов (tool calling) звучит сложнее, чем есть на самом деле. Агент получает небольшой набор инструментов: send_email, send_sms, make_call и resolve_issue. Каждый инструмент имеет краткое описание, которое говорит агенту, когда его использовать. Инструмент SMS представляется так:

Системный промпт добавляет рекомендации по каналам прямо из app.py:

Для демо-сценария со спором по счету он даже прописывает порядок действий: сначала электронная почта для подтверждения проблемы и описания следующих шагов, затем SMS для подтверждения получения письма с указанием сроков, и звонок только в том случае, если решение сложное.

Золотое правило в одной строке: электронная почта сохраняет запись, SMS поддерживает темп, звонок удерживает клиента.

Затем агент работает как человек со списком дел: прочитать ситуацию, сделать следующее правильное действие, проверить результат, повторять, пока работа не будет выполнена. Нет никакого сценария, которому нужно следовать, и нет жестко закодированных сроков. Каждый проход — это один запрос к Telnyx Inference:

Модель анализирует сценарий, инструменты и историю диалога, а затем самостоятельно решает, что делать дальше. Каждое действие возвращается как результат, на который он может отреагировать, и он останавливается только тогда, когда проблема решена. Последнее действие — всегда resolve_issue с кратким резюме проделанной работы.

Как работает кросс-канальная память

Каждое сообщение, которое агент отправляет или получает, сохраняется с указанием канала:

Перед следующим запуском история загружается и форматируется в промпт, поэтому модель видит одну временную шкалу: что было отправлено по почте, что было отправлено в SMS, что было сказано во время звонка.

Эта память — то, что отличает агента от трех ботов. Агент может сказать «как мы писали вам сегодня утром» в текстовом сообщении и «в продолжение нашего письма и SMS» во время звонка, и каждая фраза звучит так, будто она исходит от одного человека. Если электронная почта и SMS противоречат друг другу, клиент это заметит, и каждое несоответствие стоит немного доверия.

Сделайте это своим: пример с путешествиями или рестораном

Спор по счету — это лишь демо-вариант по умолчанию. Замените текст сценария на свой собственный бизнес, и агент сам спланирует сочетание каналов. Приложение для путешествий, обрабатывающее отмену рейса, работает так:

Отмена рейса, как с ней работает агент

Каждое сообщение ссылается на предыдущие. Клиент получает один связный диалог по трем каналам.

Другие рабочие процессы в путешествиях, тот же шаблон

Ресторан использует тот же сценарий

Агент решает, как комбинировать каналы. Вы пишете сценарий на обычном языке: «Рейс клиента из LHR в AMS 14 октября был отменен». Агент планирует остальное.

Запустите сами

Клонируйте репозиторий:
Установите зависимости:
Создайте файл окружения:
Введите свой API-ключ, номер, ID соединения и адрес отправителя:
Запустите приложение и откройте панель управления:

Панель управления работает по адресу localhost:5000 и состоит из двух панелей: активность агента слева и временная шкала каналов справа.

Учетные данные не требуются. Запустите python demo/demo_server.py, и весь процесс будет смоделирован, так что вы сможете увидеть, как агент планирует взаимодействие, прежде чем настраивать хотя бы один ключ.

Идите дальше

Прямо сейчас демо-версия только отправляет сообщения: она связывается, но пока не слушает ответы. Три обновления превратят ее в инструмент, который можно использовать для реальных клиентов:

1. Позвольте клиентам отвечать

Код уже умеет получать ответы по всем трем каналам (message.received, email.received, call.answered). Предоставьте ему публичный веб-адрес, куда Telnyx сможет их доставлять, и агент сможет не только отправлять, но и слушать.

2. Попробуйте другую модель

Измените одну строку в вашем файле .env, чтобы использовать любую модель из каталога Telnyx Inference. Остальная часть приложения останется прежней.

3. Подключите вашу CRM

Демо-версия хранит память в простой локальной базе данных. Замените эту часть на вашу систему работы с клиентами, и все диалоги будут сохраняться там, где уже работает ваша команда.

Полный шаблон обработки ответов, событий и обновлений статуса по всем каналам в одном месте см. в разделе событийно-ориентированной архитектуры для многоканальных коммуникаций.

Тот же шаблон работает далеко за пределами сферы путешествий: напоминания о встречах, споры по счетам, обновления заказов и рассылки о продлении услуг — все они следуют одному и тому же шаблону email, SMS и звонков.